Yazarlar, Kraliyet Tayland hükümetini, Avrupa Bölgesel Kalkınma Fonu ve Hollanda&#39;nın eyaletleri Gelderland ve Overijssel&#39;i (2011P017004 numaralı hibe numarası) finansal destek için kabul etmek istiyorlar. Makalenin içeriği sadece yazarların görüşlerini yansıtıyor. Yazarlar ayrıca GreenDino&#39;dan Andrea Poelstra ve Noldus Information Technology&#39;den Tobias Heffelaar&#39;ın teknik konulardaki değerli girdilerinden dolayı teşekkür ediyorlar.

<ol><li>Gorini, A., Griez, E., Petrova, A., Riva, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessment+of+the+emotional+responses+produced+by+exposure+to+real+food%2C+virtual+food+and+photographs+of+food+in+patients+affected+by+eating+disorders%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Gen+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Assessment of the emotional responses produced by exposure to real food, virtual food and photographs of food in patients affected by eating disorders.</a> Ann Gen Psychiatry. 9 (1), 30-39 (2010).</li>
<li>Sutherland, I. E. The ultimate display. <a target="_blank" href="http://worrydream.com/refs/Sutherland%20-%20The%20Ultimate%20Display.pdf">Proceedings of the IFIP Congress</a>. 65 (2), Spartan Books. Washington DC. 506-508 (1965).</li>
<li>Steuer, J. <a target="_blank" href="http://www.cybertherapy.info/pages/telepresence.pdf">Defining virtual reality: Dimensions determining telepresence.</a> J. Commun. 42 (4), 73-93 (1992).</li>
<li>Witmer, B. G., Singer, M. J. <a target="_blank" href="http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/105474698565686#.WL7U2390TIU">Measuring presence in virtual environments: A presence questionnaire.</a> Presence. 7 (3), 225-240 (1998).</li>
<li>Baños, R. M., Botella, C., Garcia-Palacios, A., Villa, H., Perpiña, C., Alcañiz, M. <a target="_blank" href="http://online.liebertpub.com/doi/abs/10.1089/10949310050078760">Presence and Reality Judgment in Virtual Environments: A Unitary Construct.</a> Cyberpsychol Behav. 3 (3), 327-335 (2004).</li>
<li>Lessiter, J., Freeman, J., Keogh, E., Davidoff, J. <a target="_blank" href="http://www.mitpressjournals.org/doi/abs/10.1162/105474601300343612#.WL7VbH90TIU">A cross-media presence questionnaire: The ITC-Sense of Presence Inventory.</a> Presence-Teleop Virt. 10 (3), 282-297 (2001).</li>
<li>Witmer, B. G., Singer, M. J. <a target="_blank" href="https://nil.cs.uno.edu/publications/papers/witmer1998measuring.pdf">Measuring presence in virtual environments: A presence questionnaire.</a> Presence. 7 (3), 225-240 (1998).</li>
<li>Slater, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Place+illusion+and+plausibility+can+lead+to+realistic+behaviour+in+immersive+virtual+environments%5BTitle%5D)+AND+%22Phil.+Trans.+R.+Soc.+B%22%5BJournal%5D)">Place illusion and plausibility can lead to realistic behaviour in immersive virtual environments.</a> Phil. Trans. R. Soc. B. 364 (1535), 3549-3557 (2009).</li>
<li>Zygouris, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Can+a+virtual+reality+cognitive+training+application+fulfill+a+dual+role%3F+Using+the+virtual+supermarket+cognitive+training+application+as+a+screening+tool+for+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Alzheimers+Dis%22%5BJournal%5D)">Can a virtual reality cognitive training application fulfill a dual role? Using the virtual supermarket cognitive training application as a screening tool for mild cognitive impairment.</a> J. Alzheimers Dis. 44 (4), 1333-1347 (2015).</li>
<li>Waterlander, W. E., Mhurchu, C. N., Steenhuis, I. H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+a+price+increase+on+purchases+of+sugar+sweetened+beverages.+Results+from+a+randomized+controlled+trial%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Effects of a price increase on purchases of sugar sweetened beverages. Results from a randomized controlled trial.</a> Appetite. 78, 32-39 (2014).</li>
<li>Waterlander, W. E., Steenhuis, I. H., de Boer, M. R., Schuit, A. J., Seidell, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+a+25%25+discount+on+fruits+and+vegetables%3A+Results+of+a+randomized+trial+in+a+three-dimensional+web-based+supermarket%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Behav+Nutr+Phys+Act%22%5BJournal%5D)">The effects of a 25% discount on fruits and vegetables: Results of a randomized trial in a three-dimensional web-based supermarket.</a> Int J Behav Nutr Phys Act. 9 (1), 11-22 (2012).</li>
<li>Waterlander, W. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Study+protocol%3A+combining+experimental+methods%2C+econometrics+and+simulation+modelling+to+determine+price+elasticities+for+studying+food+taxes+and+subsidies+%28The+Price+ExaM+Study%29%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Public+Health%22%5BJournal%5D)">Study protocol: combining experimental methods, econometrics and simulation modelling to determine price elasticities for studying food taxes and subsidies (The Price ExaM Study).</a> BMC Public Health. 16 (1), 601-614 (2016).</li>
<li>Kim, A. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Influence+of+Point-of-Sale+Tobacco+Displays+and+Graphic+Health+Warning+Signs+on+Adults%3A+Evidence+From+a+Virtual+Store+Experimental+Study%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Public+Health%22%5BJournal%5D)">Influence of Point-of-Sale Tobacco Displays and Graphic Health Warning Signs on Adults: Evidence From a Virtual Store Experimental Study.</a> Am J Public Health. 104 (5), 888-895 (2014).</li>
<li>van Herpen, E., Immink, V., van Den Puttelaar, J. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950329316301082">Organics unpacked: The influence of packaging on the choice for organic fruits and vegetables.</a> Food Qual Prefer. 53, 90-96 (2016).</li>
<li>Ducrot, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impact+of+Different+Front-of-Pack+Nutrition+Labels+on+Consumer+Purchasing+Intentions%3A+A+Randomized+Controlled+Trial%3A+A+Randomized+Controlled+Trial%5BTitle%5D)+AND+%22Am+J+Prev+Med%22%5BJournal%5D)">Impact of Different Front-of-Pack Nutrition Labels on Consumer Purchasing Intentions: A Randomized Controlled Trial: A Randomized Controlled Trial.</a> Am J Prev Med. 50 (5), 627-636 (2015).</li>
<li>van Herpen, E., Pieters, R., Zeelenberg, M. <a target="_blank" href="http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1057740809000023">When demand accelerates demand: Trailing the bandwagon.</a> J Consum Psychol. 19 (3), 302-312 (2009).</li>
<li>Berneburg, A. Interactive 3D simulations in measuring consumer preferences: Friend or foe to test results. J. interact. advert. 8 (1), 1-13 (2007).</li>
<li>van Herpen, E., van den Broek, E., van Trijp, H. C., Yu, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Can+a+virtual+supermarket+bring+realism+into+the+lab%3F+Comparing+shopping+behavior+using+virtual+and+pictorial+store+representations+to+behavior+in+a+physical+store%5BTitle%5D)+AND+%22Appetite%22%5BJournal%5D)">Can a virtual supermarket bring realism into the lab? Comparing shopping behavior using virtual and pictorial store representations to behavior in a physical store.</a> Appetite. 107, 196-207 (2016).</li>
<li>Khan, V. -J., Nuijten, K. C., Deslé, N. <a target="_blank" href="http://www.vjkhan.com/old/content/publications/peccs2011.khan.pervasiveEvaluationInVE.pdf">Pervasive Application Evaluation within Virtual Environments.</a> Proc. PECCS. , 261-264 (2011).</li>
<li>Rebelo, F., Duarte, E., Noriega, P., Soares, M. M. Virtual reality in consumer product design: Methods and applications. <a target="_blank" href="NULL">Human factors and ergonomics in consumer product design</a>. Karwowski, W., Soares, M. M., Stanton, N. A. , CRC Press. Boca Raton, FL. 381-402 (2011).</li>
<li>Ruppert, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((New+directions+in+the+use+of+virtual+reality+for+food+shopping%3A+Marketing+and+education+perspectives%5BTitle%5D)+AND+%22J+Diabetes+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">New directions in the use of virtual reality for food shopping: Marketing and education perspectives.</a> J Diabetes Sci Technol. 5 (2), 315-318 (2011).</li>
<li>Waterlander, W., Mhurchu, C. N., Steenhuis, I. The use of virtual reality in studying complex interventions in our every-day food environment. <a target="_blank" href="http://www.intechopen.com/books/virtual-reality-human-computer-interaction">Virtual reality-Human computer interaction</a>. Xinxing, T. , INTECH Open Access Publisher. 231-260 (2012).</li>
<li>Waterlander, W. E., Jiang, Y., Steenhuis, I. H. M., Mhurchu, C. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+a+3D+virtual+supermarket+to+measure+food+purchase+behavior%3A+A+validation+study%5BTitle%5D)+AND+%22J+Med+Internet+Res%22%5BJournal%5D)">Using a 3D virtual supermarket to measure food purchase behavior: A validation study.</a> J Med Internet Res. 17 (4), (2015).</li>
<li>Mikkelsen, B., Høeg, E., Mangano, L., Serafin, S. <a target="_blank" href="http://www.measuringbehavior.org/mb2016/virtual-foodscape-simulator-%E2%80%93-gaming-designing-and-measuring-food-behaviour-created-food">The Virtual Foodscape Simulator-gaming, designing and measuring food behaviour in created food realities.</a> Proc Meas Behav 2016. , (2016).</li>
</ol>

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Sanal mağaza, insanların gerçekliğe yakın nesneleri deneyimleyebilecekleri ve tepki gösterebilecekleri sanal ortamlar yaratmak için geliştirilmiş daha gelişmiş bilgisayar teknolojilerinden biridir. Genel olarak, masaüstü sanal mağazası anlamak için kısa bir zaman gerektiren kullanıcı dostu arayüzlerden oluşur. Bununla birlikte, bir takım kritik noktaların da hesaba katılması gerekir. İlk olarak, sanal mağazayı oluştururken başlangıç ​​noktalarını belirtmek için açık araştırma hedeflerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu, ürünlerle ilgili bir plan içerir; Raf tipi, yeri ve sayısı; Bu raflarda ürün kategorilerinin yeri; Ürün kategorileri içindeki ürünlerin türü ve yeri; Ve diğer öğeler ( örneğin , poster, tabela ve özel görüntüler). Ayrıca, nesnelerin sayısal bir gösteriminin hangi modelinin (2D veya 3D) kullanılacağına karar vermek önemlidir (bkz. Şekil 14 ). 3D modeller sanal gösterimlerdir, yükseklik, genişlik,Ve her iki tarafın ayrıntılı olarak temsil edildiği derinlik. Buna karşılık, 2D modeli nesnenin ön kısmının gerçekçi görselleri olan bir nesneyi bir küp çerçevesine (3D şekli) sunarak 3D gösterim yanılsamasını verir. 2D modellerin diğer tarafları ayrıntılı olarak kabaca gösterilmektedir. Farklı temsil biçimleri farklı kullanıcı deneyimleri ve farklı dalma duyumlarına yol açmaktadır. Bir nesnenin tüm detaylarını gösteren 3D modeli, 2D modelinden daha yüksek bir varlık ve dalma hissi (PI ve Psi) verebilir. Bununla birlikte, 2B modeli esnektir ve araştırmacıların kullanımı kolaydır ve küp çerçevesinin boyutu kolayca ayarlanabilir. Dolayısıyla, sanal temsilin seçimi araştırma amaçlarına bağlıdır. İkincisi, tüm mağazalar oluşturulduktan sonra, araştırmacı, her bir mağazayı ziyaret ederek ve verilerin doğru depolandığını doğrulamak için ürünleri toplayıp seçerek ve iade ederek sanal mağazanın tüm sürümlerini test etmeli ve test etmelidir. Üçüncüsü, çalışma sEveral adımlar, açık talimatlar ve ayrıntılı sanal mağaza el kitapları son derece önemlidir. Talimatlar, katılımcıların her adımda ne yapmaları ve yapmamaları gerektiğini belirtmelidir. Dördüncüsü, katılımcıları sanal mağazayla tanıştırmak ve farklı bilgisayar becerilerinden üretilen önyargıları en aza indirmek için uygulama oturumu hayati önem taşımaktadır. Son olarak, araştırmacılar, olası herhangi bir veri kaybını önlemek için verileri mümkün olduğunca sık sık kaydetmeleri konusunda uyarılmalıdır. <img alt="Şekil 11" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig11.jpg" /> Şekil 14 : 3D modeldeki (sol) ve bir 2D modeldeki (sağdaki) bir ürün örneği. Katılımcılar bir ürünü tıklattığında, 3B modeli ürünün her iki tarafını da gösterecek şekilde ekranda döndürülebilirken, 2D modeli yalnızca ürünün ön tarafını gösterir ve döndürülemez. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig11large.jpg" target="_blank">Lütfen buraya tıklayın</a>Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntüleyin. Tüketici araştırmalarında sanal mağazaların kullanımı daha geleneksel araştırma yöntemlerine göre avantajlara sahiptir. Sanal mağaza yanı dış geçerlilik yüksek derecede korurken, böylece kontrollü bir deney iç geçerliliğini sağlayan çok sıkı kontrol henüz gerçekçi ortam 17, 19, olduğunu. Bu nedenle hem alan hem de laboratuvar yaklaşımlarının avantajlarını birleştirir 20 . Bu tüketici davranışı gözlenir ve bu tür anket ve odak grup 21 gibi diğer araştırma yöntemleri daha sosyal gereklilikten cevaplar, daha az endişe ile, gerçekçi bir bağlamda ölçülebilir anlamına gelir. Yakın tarihli bir araştırma, mağaza rafını görüntülemek için fotoğraf kullanma yöntemine kıyasla sanal gerçekliğin kullanımı, tüketicinin mağaza içi davranışıyla sonuçlanarak fiziksel bir stilde gösterilen davranışa daha fazla benzediğini gösterdi.18 (ekranda ürünlerin konuma yani varlığı duyguları, seçilen markaların türü ve yanıt) çeşitli parametrelere göre cevher,. Sanal gerçeklik kullanmanın bir diğer avantajı, 23 mağaza ortamında değişiklikler gerçek hayatta karmaşık uygulama süreçleri güvenmek zorunda kalmadan yapılabilir olmasıdır 22 ayarları. Bu, araştırmacı için esneklik sağlar. Sonuç olarak, bir sanal mağazanın kullanımı, bir çalışmanın amacı henüz piyasada bulunmayan ürünlere ( örneğin , yeni ürün geliştirme sürecinin erken aşamalarında) yönelik tüketici yanıtlarını incelemek, tüketici yanıtlarını incelemektir. Gerçek yaşamda pahalıya mal olan ya da değiştirilmesi zor faktörler ( ör . Genel mağaza düzeni) ve / veya alışılmış ortamlarda rutinleştirilen davranışları incelemek. Sanal mağazanın belirtilen avantajlarına rağmen, birkaç limitaDikkatle düşünülmesi gerekir. Gelişmenin bu aşamasındaki başlıca kısıtlamalar: 1) katılımcı başına ihtiyaç duyulan zaman ve mekan, 2) potansiyel beceri ile ilgili önyargı, 3) yeni çevreleri uyarlama maliyetleri ve 4) gerçek davranış ve teşvikler. Şu anda, sanal mağaza aynı anda yalnızca bir kişi tarafından kullanılabilir. Özellikle, bir takım katılımcılar, simülasyonları yürütmek için sanal bir laboratuarda veya deneysel bir bölgede örneklenir. Sanal mağaza denemesi için zaman ve fiziksel alan kısıtlaması, örneklemin boyutunu ve hedef grupların türlerini kısıtlar. Buna ek olarak, hedef grupların türlerine ilişkin kısıtlamalar, katılımcıların bilgisayarı kullanmaları için gerekli becerilerden kaynaklanmaktadır. Oyuncular ya da daha genç katılımcılar, programı yaşlılara ya da düşük bilgisayar becerisine sahip kişilere göre daha verimli bir şekilde ele alabileceklerdir. Sanal mağazanın bir başka kısıtlaması, mağazanın ve ürün kütüphanesinin adaptasyonunun geliştirilmesidirEnt sahne. Karmaşık bir mağaza tasarımını kullanmak veya mevcut şablonlardan farklı olan öğeleri veya ürünleri depolamak ( örn . Mağaza boyutunu genişletmek veya görüntü tabloları gibi yeni mağaza öğeleri dahil etmek) istiyorsa, programın ayarlanması gerekir. Dolayısıyla, veri toplama hazırlığı için maliyet ve zaman tahakkuk ettirilir. Son olarak, önceki çalışmalar sanal mağazanın resimsel uyarı kullanan bir deneyden daha yakın fiziksel mağazadaki davranışı yansıttığını göstermiş olsa da, katılımcılar laboratuar ortamında gerçek mağazalardan çok daha fazla ürün satın almak eğilimindedir. Sanal mağaza artar gerçekçilik kullanılması resimlerin kullanımı ile karşılaştırıldığında rağmen Böylece, gerçek yaşam davranışlarından birkaç farklılıklar 18 kalır. Dikkat çekmek için, sanal mağazayı kullanan bir çalışmadan alınan sonuçları yorumlarken dikkate alınmalıdır. Sanal gerçeklik için çok çeşitli teknolojik özellikler ve sistemler var.alakalıdır. Bu sistemler ağırlıklı olarak ekipman taşınabilirliği, kullanıcı arayüzleri ve geliştirme maliyetlerine göre değişir. Ekipman ve lisans maliyetleri değişir ve teknolojik gelişmelere bağlı olarak büyük değişiklikler yapılır. Genel olarak, üst düzey 3D simülasyonlar ile daha fazla davranış verileri gerektiğinde katılımcı başına maliyet daha yüksektir. Farklı bir sistemin veya arayüzün kullanılması sözü edilen sınırlamalardan bazılarına karşı olabilir, ancak maliyet açısından veya esneklik açısından bir maliyetle. Spesifik olarak, katılımcı başına gerekli olan zaman ve alana ilişkin ilk sınırlama, akıllı telefon teknolojileri kullanılarak engellenebilir. Akıllı telefonlar, belirlenmiş bir kulaklıkla birlikte 360 ​​°&#39;lik tam kapsamlı bir ortam oluşturabilirler. Alan üzerinde sınırlamalar mümkün olduğu kadar düşüktür çünkü normalde kullanacağınızdan daha fazla alana mal olmaz. Akıllı telefonların yaygın kullanımı ve belirlenmiş kulaklık setlerinin düşük maliyeti nedeniyle, birden fazla kişi bunu aynı anda kullanabilir. Bu teknolojinin dezavantajıBu akıllı telefonlar daha düşük bir bilgi işlem gücüne sahiptir ve bu nedenle daha az zorlu ortamları işleyebilir. İkinci sınırlama, potansiyel beceri ile ilgili önyargı olup, herhangi bir sistemin üstesinden gelmek zorunda olduğu bir sınırlama. Mağara sistemi gibi bazı sistemler doğal eğilimleri simüle ediyor 24 , bu önyargıyı potansiyel olarak azaltabilir. Mağara sistemi, katılımcıların fiziksel olarak sınırlı bir alanda dolaşmalarını ve kafalarını keyfi biçimde yönlendirmelerini sağlayan projektör ekranlarını ve kafa izleme özelliğini kullanıyor. Bununla birlikte, böyle bir sistem mobil değildir ya da güç değildir ve gelişim ve donanım maliyetleri çok daha fazla gerektirir. Üçüncü kısıtlama, mağaza ürünlerini ve çevreyi uyarlamayla ilgili maliyetler, simülasyon derecesine bağlıdır. Bir resme dayanan sabit bir çevreyi simüle etmek mümkündür, ancak bir 3D dünyası ya da üç boyutlu ürün gibi daha fazla ayrıntı gerekli olduğunda, biri bu nesnelerin 3D&#39;de bulunabilirliğine bağlıdır. Son sınırlama olan simulat<html> Gerçek davranış ve teşviklerin iyonu muhtemelen yukarıda sözü edilen hareketlilik faktörleri, beceri yanlılığı ve genel olarak dalma derecesine bağlıdır. Mobil üniteler ilgili bir bağlamda ( ör ., Gerçek süpermarkette) kullanılabilir, böylece ziyaretin teşviki ve amacı gerçek olur ( örn., Bir ürün satın almak neredeyse ürünü gerçek hayatta satın almaya neden olur). Dahası, kullanıcı arayüzünün doğal harekete çok yakın olması durumunda gerçek yaşam davranışına daha iyi benzeyeceği beklenebilir. Son olarak, mevcut sanal mağaza tarafından elde edilen dalma seviyesi, normal bir masaüstünün ve yarı immersive sanal gerçeklik projeksiyonunun 8 olduğu düzeydedir. Diğer sanal mağaza sistemleri gelişimin erken safhalarında olduğundan, farklı sanal mağaza sistemlerini açıklayan ve karşılaştıran çalışmalar azdır. Farklı dalma seviyelerinde alışveriş davranışlarının bir karşılaştırması henüz yapılmamaktadır. &quot;Sanal gerçeklik, bilgisayar oyunları kapsamının dışında yaygın olarak kullanılan bir teknoloji haline geldiğinde, sanal gerçeklik teknolojisi ev kullanıcılarının pazarına girme olasılığı yüksektir ( örneğin, televizyon, internet veya mobil uygulama ile) .Bu, potansiyel olarak araştırmacıların Sanal gerçeklik testi laboratuvarın dışında.Bunun yanında, bu gelişme, grupların ve alanların daha geniş ölçekte insanların davranışlarını ölçmek, araştırmak ve anlamak için ( örneğin gelişmekte olan ülkelerde veya teknolojiye sınırlı erişime sahip kırsal alanlarda) geniş fırsatlar yaratmaktadır ) Sonuç olarak, araştırmanın dış geçerliliği arttırılacaktır Tüketici pazarında bu teknolojinin ilerlemesiyle sanal gerçeklik araştırması, simülasyonların gerçek davranışın doğrudan ölçülmesi ve izlenmesinden, web&#39;de gezinen insanlar gibi gelişmesine neden olabilir. Veya bir web mağazasında seçen tüketiciler, davranışları önceden tahmin etmek veya etkilemek için yoğun şekilde izlenir, aynı tipDavranış önlemlerinin e si simüle edilmiş sanal dünyalar için var (ve var olacak). Kişiselleştirilmiş ortamlar oluşturma alanında bir diğer potansiyel gelişme öngörülmektedir. Birçok web sitesi, onları ziyaret eden kişiye otomatik olarak ayarlanır. Bu tür web sitelerine örnek olarak, yalnızca reklamları değil kişisel tercihleri ​​de uyacak şekilde diğer içerikleri kişiselleştiren yer, önceki satın alımlar ve Facebook ( yani bir sosyal medya ve ağ platformu) gibi özelliklere dayalı öneriler sunan çevrimiçi perakendeciler bulunmaktadır. Sanal dünyalar için de aynı şey gerçekleşebilir. Uygulamada, örneğin, kişiselleştirilmiş süpermarketleri seçebilir, rehberlik etmeyi tercih edecekleri tarzı tasarlar veya seçebilir ( örneğin, &quot;sürdürülebilir ürün seçeneklerine yöneltin&quot;), hatta yapabilecekleri seçenekleri sınırlandırabilir ( örneğin, Belirli bir hastalığı olan insanlar için sadece ürünler). Özetle, gizemin gizemlerini çözmekSumer davranışı herhangi bir bağımsız araştırma yöntemi ile sağlanamaz. Böylece, fikirleri karşılaştırmak veya birleştirmek için çeşitli veri toplama araçları kullanılmalıdır. Sanal gerçeklik gelişmeleri son birkaç yılda büyük adımlar attı. Şimdi, yeni analizlerin ortaya çıkabilmesi için bu yöntemleri geleneksel yöntemlerle birleştirmenin zamanı geldi. Sanal mağazanın birden çok seçeneği vardır, hepsi kendi avantajları ve dezavantajları ile birlikte. Burada açıklanan sanal mağaza, davranışsal verileri toplamak için çeşitli seçenekler içeren bir sanal mağaza oluşturmak için kolay bir düzenleyici olması açısından benzersizdir. Burada sunulan sanal mağazayla yapılan bir araştırma örneği, sanal gerçeklik araştırmasında tüketici davranışını ölçmenin evrensel bir yolu olarak zemin hazırlamaktadır.

Tüketicilerin mağaza içi davranışlarını anlamak etkili perakende pazarlama yapmak için kritik öneme sahip bir şey değildir. Bu anlayışa yardımcı olması için, sanal mağaza olarak bilinen gelişmiş sanal gerçeklik teknolojisi, hesaplamalı olarak oluşturulan sanal ortamları kullanarak tüketici davranışları üzerinde çalışmayı sağlayabilir. Sanal mağaza yaklaşımı, insanların mağazadaki nesnelerle etkileşim kurabileceği gerçekçi ve sürükleyici üç boyutlu sanal mağaza ortamları oluşturmak için bir sanal gerçeklik sistemi kullanıyor. Bu sanal mağaza ortamlarında, insanlar yapay olarak yaratılmış duyusal deneyimler yaşarlar. Sanal mağaza ortamları, gerçekte varolan mağaza ortamlarının gerçek hayattaki temsilleri veya hayali mağaza ortamları olabilir. Buna ek olarak, sanal mağaza, geleneksel tüketici araştırmaları ( ör., Metin tabanlı anketler, odak grupları veya laboratuar deneyleri), kontrollü saha deneyleri ( örn.Sahte mağaza ortamlarında) ve alan çalışmaları ( örneğin video çekimleri, kişisel gözlemler veya ürün satış promosyon testleri) 1 . Sanal gerçeklik uygulamaları, önemli araştırma geçmişi sahibidir. 1965 yılının başlarında Sutherland 2 , ses ve dokunsal geri bildirim sağlayan sanal bir dünya içeren &quot;nihai görüntü&quot; konseptini tanımladı. Başlangıçta, dikkat, esasen teknolojik donanıma odaklanmıştı, ancak bu, sanal gerçeklik sistemlerinin etkileri hakkında bilgi sağlamadığından dikkat, insan tecrübesine kaydırdı 3 , 4 . Bilgisayar tarafından üretilen dünyada olmak &quot;varlığı&quot; hissi, sonuç olarak sanal gerçeklik deneyimlerinin 5 , 6&#39;sı için bir anahtardı. Varlık, &quot;bir ortamda olmanın subjektif deneyimi, hattaFiziksel olarak başka bir yere yerleştirildiğinde &quot; 7 Bu açıdan bakıldığında,&quot; var olma hissi &quot;, bir katılımcıdan alınabilir ve bir kişinin bir çevrede olması için kendini algıladığına işaret eder. Alternatif olarak, Slater 8 &quot;Yer illüzyonu&quot; (PI) ve &quot;olasılık illüzyonu&quot; (Psi) olarak adlandırılan varlık ve dalma kavramları arasında ayrım yapmıştır PI, gerçek bir yerde olmanın duygusuna sahip olmakla ilgilidir: Bir dizi geçerli eyleme göre değerlendirilir veya Katılımcıların algılarını veya çevresini değiştirmek için ( örneğin baş ve gözün bakış yönünü değiştirmek için veya bazı nesneleri hareket ettirmek için kullandıkları) tepkileri yanıtlar. PI, değişim algılamalarına benzer bir yanıt seti gerektiğinde Sanal gerçeklik sistemi, eşdeğer bir fiziksel ortamda beklenen tepkiye kıyasla .Psi, sanal gerçeklikte algılanan şeyleriGerçekten gerçekleştiği yanılgısı. Psi&#39;ye yol açabilecek hayati bir bileşen sanal gerçeklik için, bir katılımcının doğrudan kontrolü olmayan sanal ortamdaki olayların kendisine doğrudan atıfta bulunduğu yanılsamasını sağlamaktır. Psi, dışarıdan kaynaklanan sanal gerçeklikte meydana gelen değişikliklere tepki olarak insanların ortaya çıkardığı her türlü eylemi veya yanıtı izleyerek ölçülebilir. Örneğin, insanların kalp atış hızı, sanal ortamda bir avatar gördüğünde artarsa, gerçek dünyaya benzer bir tepki oluşturabilir. Böylece, bu sanal gerçeklik sistemi yüksek Psi sağlar. Sanal mağaza teknolojisi, iş ve akademisyenlere çeşitli amaçlarla hizmet vermek üzere tanıtıldı. Bu, örneğin, şirketlerin kategori yöneticilerine ürünlerinin raf planı hazırlamasına yardımcı olmak için bir yönetsel yardım olarak kullanılabilir. Sanal mağazalar ayrıca, klinik ortamlarda, hastalar için yiyeceklere yönelik duygusal cevapları ölçmek için kullanıyorlar.Bir yeme bozukluğu 1 veya hafif kognitif bozukluk için tarama aracı olarak 9 . Bununla birlikte, araştırmalarda sanal mağazaların daha yaygın kullanımı, mağaza içi davranışları ve mağaza ortamındaki değişikliklere yönelik tüketici yanıtlarını değerlendirmektir ( 10 , 11 , 12 fiyat değişiklikleri , satış noktası görüntülerinin farklı kurulumları 13 , Farklı paketleme seçenekleri 14 , ürün paketlerinin 15 arka tarafındaki farklı besin etiketleri ve stok seviyeleri 16 . Buna ek olarak, sanal mağaza şu anda çocuklar arasında daha sağlıklı gıda seçeneklerini teşvik etmek için halk sağlığı müdahaleleri oluşturmak ve test etmek için kullanılmaktadır 17 . Daha önce belirtilen çeşitli avantajlardan dolayı, sanal mağaza teknolojisi ve donanımı hızlı bir gelişmedir. Bu nedenle, bu yazı insanGenel olarak sanal gerçekliği kullanarak çalışmaların temel unsurlarını deneyimlemek ve tanımlamak. Mevcut sanal mağaza sisteminden edinilen tüm önemli bilgiler gösterilecektir. Şu anda mevcut sanal mağaza sistemleri kısaca 1) yoğun olmayan ( örneğin masaüstü), 2) yarı-nüfuz edici ( ör. Projeksiyon, CAVE-sistemleri) ve 3) tamamen dolgun ( örn. Kafaya takılan ekranlar) kategorize edilebilir ). Her sistem muhtemelen destek sistemine bağlı olarak farklı seviyelerde daldırma, varlığı, PI ve Psi&#39;yi getirir. Bununla birlikte, daldırma, varlığın, PI&#39;nin ve Psi&#39;nin ölçümleri, her sistemin desteklediği özgül sensorimotor arızalara bağlı olduğundan, bu göstergelerin farklı sistemlerde karşılaştırılması imkânsız sayılır 8 . Son yıllarda, masaüstü sanal mağazaları daha fazla ilgi gördü ve giderek araştırmalara girdi. Sanal mağaza bir promise olarak kabul edilmesine rağmenMağazada tüketici davranışı araştırması için bir araç olması, deneylerin zamanında ve doğru bir şekilde hazırlanıp uygulanmasını sağlamak için böyle bir sanal mağazanın nasıl kullanılacağı konusunda uzmanlığın bulunması gerekir. Bununla birlikte, şimdiye kadar, sanal mağaza deneyleri yapmak için kapsamlı bir prosedürü anlatan raporlanmış çalışmalar çok azdır. Bu nedenle, bu çalışma hayati öneme sahip masaüstü sanal mağazasıyla tüketici araştırması yürütmek için bir protokolü tanımlamayı amaçlıyor. Genellikle, bir sanal mağazayla yapılan araştırmalar, 1) sanal ortamı görüntülemek için ekipman, 2) araştırmacıların sanal ortamı oluşturmalarını sağlayan bir düzenleyici programı, 3) incelenen nesnenin sanal bir temsilini ( örn . Bir mağazanın birkaç öğesi ve 4) sanal ortamda dolaşmak ve seçimler yapmak için bir tüketici arayüzü, 5) veri topluluğunun çalıştırılması için prosedürler ve 6) veri depolama ve analizini kolaylaştıran bir veri yönetim sistemi. Bunların çoğuMuhtemelen bir sanal mağaza şirketi ve bir programcı tarafından yönetilecek. Araştırmacılar, 1) bir editör programında bir deneme için perakende satış mağazası nasıl oluşturulur, 2) tüketici arayüzüyle veri toplamanın nasıl çalıştırılacağı ve 3) veri yönetimi programındaki tüm çıktıların nasıl düzenleneceği ve çıktıların nasıl verileceği Istatistiki bir program koymak. Geçerli makale, masaüstü sanal mağazasıyla deneyler yapmak için ayrıntılı protokol adımları verilerek bu bilgiyi ele alacaktır. Ayrıca, tüketici araştırmalarında sanal mağazanın kullanımındaki avantajlar ve kısıtlamalar tartışılacaktır. Bu yazıda anlatılan ayrıntılı protokol, araştırmacıların sanal mağaza araştırmalarına başlamasına ve yürütmesine yardımcı olmak için kullanılabilir. Bu makalede kullanılan masa üstü sanal mağaza , kişisel bilgisayarlar (PC), likit kristal ekran (LCD) ekranlar, üç boyutlu (3D) alan navigatör, fare ve klavye) ve yazılım ( örneğin, Bir dükkan tasarlamak içinBir 3B sanal mağazasında bir tüketici gibi alışveriş yapmak için). Bu özel sistem, önceki çalışmalarında 14 , 18 kullanılmıştır .

<table><tbody><tr><td>Virtual Supermarket Software</td><td>GreenDino BV</td><td>http://www.greendino.nl/virtual-labs.html</td><td>This software consists of editor, product library and consumer interface.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Data Management Software: Observer XT&amp;nbsp;</td><td>Noldus Information Technology</td><td>http://www.noldus.com/human-behavior-research/products/the-observer-xt&amp;nbsp;</td><td>This software records observational data and facilitates the exportation of researcher-specified data sets using filters</td></tr><tr><td>3D SpaceNavigator</td><td>3Dconnexion</td><td>http://www.3dconnexion.eu/index.php?id=26&amp;amp;redirect2=www.3dconnexion.eu</td><td>A 3D SpaceNavigator allows participants to walk and make turns in the virtual store. In addition, it can be used by participants to adjust their eye-level during a shopping trip.</td></tr><tr><td>3D moddeling software (e.g. Blender or 3DS Max)</td><td>Blender Foundation / Autodesk</td><td>https://www.blender.org/ http://www.autodesk.nl/products/3ds-max/overview</td><td>In case 3D models need to be made or adjusted 3D modeling software is needed. Many objects can be found online under different licencing agreements.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Contract Reseach&amp;nbsp;</td><td>Wageningen Univeristy and Research</td><td>http://www.wur.nl/en/Expertise-Services/Research-Institutes/Economic-Research.htm</td><td>The socio-economic research institute (Wageningen Economic Research)&amp;nbsp; with experience in conducting the consumer research with the virtual store.&amp;nbsp;</td></tr></tbody></table>

using a virtual store as a research tool to investigate consumer in-store behavior

İnsanların ürünlere ve / veya seçim ortamlarına verdikleri cevaplar mağazadaki tüketici davranışlarını anlamak için çok önemlidir. Şimdilik, mağaza içi davranışları incelemek için çeşitli yaklaşımlar ( örneğin, anketler veya laboratuvar ayarları) var, ancak bunların dış geçerliliği, gerçekçi seçim ortamlarını andırmak için sahip oldukları yetersizlik nedeniyle sınırlıdır. Buna ek olarak, istenmeyen etkileri kontrol ederken deneysel koşulları karşılamak için gerçek bir mağaza kurmak maliyetli ve oldukça zor. Sanal gerçeklik teknikleri ile geliştirilen bir sanal mağaza, 3D Sanal Mağaza ortamının simülasyonunu gerçekçi, esnek ve maliyet açısından verimli bir şekilde sunarak potansiyel olarak bu sınırlamaları aşıyor. Özellikle, bir sanal mağaza etkileşimli olarak tüketicilerin (katılımcıların) sıkı kontrol edilmiş ancak gerçekçi bir ortamda nesneleri deneyimlemesine ve etkileşime girmesine izin verir. Bu yazıda, mağaza içi tüketici davranışlarını incelemek için bir masaüstü sanal mağaza kullanmanın temel öğeleri sunulmaktadır. descrProtokolün iptions adımlarını: 1) deneysel mağaza kurmak, 2) veri yönetimi programını hazırlamak, 3) sanal mağaza deneyini çalıştırmak ve 4) veri yönetimi programından verileri düzenlemek ve vermek. Sanal mağaza katılımcıların mağaza içinde dolaşmalarını, alternatiflerden bir ürün seçmesini ve ürün seçmesini veya iade etmesini sağlar. Dahası, tüketici ile ilgili alışveriş davranışları da toplanabilir (örneğin, alışveriş zamanı, yürüme hızı ve sayısı ve ürünlerin tipi muayene ve satın). Protokol, raf uzunluğu ve raf yönlendirmesinin alışveriş ve hareketle ilgili davranışları etkilediğini gösteren bir mağaza düzeni deney örneği ile gösterilmiştir. Bu, bir sanal mağazanın kullanımının, tüketici yanıtlarının incelenmesini kolaylaştırdığını göstermektedir. Sanal mağaza, gerçek hayatta pahalıya mal olan veya değiştirilmesi zor olan faktörleri ( örn . Genel mağaza düzeni) incelemek için özellikle yararlı olabilir, şu an içinde bulunmayan ürünlerPazar ve alışılmış ortamlarda rutinleştirilen davranışlar.

Üç adet 42 inç LCD ekrana sahip bir bilgisayar kullanarak sergilenen sanal mağaza, süpermarket düzeninin tüketici alışveriş davranışına ( örneğin toplam alışveriş zamanı, hareket süresi ve hızı, incelenen toplam ürün sayısı ve toplam alışveriş saati sayısı) etkilerini incelemek için uygulanmıştır. Satın alınan ürünler) ve algılanan alışveriş deneyimi. Sanal mağaza esnek mağaza raflarında (yani raf uzunluğu ve raf yönelimi) özelliklerini değiştirmek için ve bir laboratuvar ortamında bu etkilerini incelemek için araştırmacı sağlar. Örnek olarak, mağaza düzeni çalışmasının sonuçları sağlanmıştır. Çalışmada süpermarket mağazaları, raf uzunluğu (kısa raflara ve uzun raflara) ve raf yönlendirmesi (benzersiz düzenleme karşısında paralel düzenleme) değişen 4 farklı düzen kullanılarak oluşturuldu. Bu mağazalar Şekil 7&#39;de gösterilmektedir. </p&gt; <img alt="Şekil 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig7.jpg" /> Şekil 7 : Mağaza düzeni deneyindeki dört mağaza düzeninin resimleri. Düzenler raf uzunluğunda ve raf yönlendirmesinde farklılık göstermektedir: 1) uzun ve paralel raflar ile depo, 2) kısa ve paralel raflar ile depo, 3) uzun ve paralel olmayan raflar ile depo ve 4) kısa ve paralel olmayan raflar ile depo . <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig7large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a> Çalışma, &quot;Genel Protokol Gıda Seçimi Simülatörü&quot; ne uygun olarak gerçekleştirildi ve Wageningen Üniversitesi Sosyal Bilimler Etik Kurulu tarafından onaylandı. Tüm katılımcılar, deneylere katılmadan önce bilgilendirilmiş bir onay formu imzaladılar. Mevcut örnekte, katılımcılar (n = 241,% 71 kadın) dört gruba ayrıldı; Her grup dört mağaza düzeninden birini ziyaret etti. Katılımcılar bir uygulama oturumunda sanal mağazayı nasıl kullanacakları konusunda eğitildi. Daha sonra, hedonik veya faydacı alışveriş motivasyonları ile alışveriş gezilerini hatırlatmalarını isteyen bir alışveriş motivasyon manipülasyonu görevini tamamladılar. Daha sonra katılımcılar, alışveriş listesini kullanarak bir akşam yemeği yemeleri istenen ana teste başladılar. Katılımcılardan hedonik veya faydacı motivasyon ile alışveriş yaptıklarını düşünmeleri istendi (önceki hatırlama görevinde olduğu gibi aynı motivasyon da verildi). Alışveriş listesi, sabit seçimli (önceden belirlenmiş 8 ürün çeşidi) ve serbest seçimli ürünler (meyve sebze kategorisinden belirlenmemiş ürünler) içeriyordu. Ücretsiz seçimli ürünler, mağaza düzeninin, satın alınan ürünlerin sayısına etkisini test etmek için kullanıldı. Katılımcılar alışveriş yapmayı bitirdikten sonra, eve bilgisayara dayalı bir anket doldurdukAlışveriş deneyimlerini, mağazayla ilgili algıları ve mağazayı tekrar ziyaret etme istekliliğini değiştirirler. Veri yönetimi programı alışveriş davranışını kaydetti ( örneğin toplam alışveriş zamanı, hareket hızı ve satın alınan toplam ürün sayısı). Daha sonra, değişkenler veri yönetimi programından 3 ayrılmış tabloya ihraç edildi: Tablo 1 , Tablo 2 ve Tablo 3 . Tablo 1 toplam alışveriş zamanı, incelenen toplam ürün sayısı ve her bir katılımcı tarafından satın alınan toplam ürün sayısını göstermektedir. Tablo 2 , 0.001 m / s&#39;den daha yüksek hızda bir filtreden seçilen toplam hareket süresini ( yani alışveriş zamanı) göstermektedir. Tablo 3 , daha sonra yürüme mesafesini (yürüme mesafesi (m) = ortalama hareket hızı (m / s) x toplam hareket süresi (ler) hesaplamak için kullanılabilen hareket hızı sunmaktadır. <img alt="tablo 1" src="/files/ftp_upload/55719/55719tbl1.jpg" /> Tablo 1: Veri yönetim programından ihraç edilen, her bir katılımcının alışverişle ilgili davranışsal verilere ( ör. Toplam alışveriş zamanı, incelenen toplam ürün sayısı, satın alınan toplam ürün sayısı ve iade edilen toplam ürün sayısı) ilişkin örnekler. Her bir katılımcının alışverişle ilgili tüm davranışsal verileri SPSS veya diğer istatistiksel programlara aktarmadan önce bir sıra halinde organize edilmelidir. Bu dışa aktarılan veriler, veri yönetimi programının dışa aktarma klasöründeki &quot;Davranışsal veriler&quot; adlı dosyaya depolanır. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719tbl1large.jpg" target="_blank">Bu tablonun daha büyük bir sürümünü görmek için lütfen tıklayınız.</a> <img alt="Tablo 2" src="/files/ftp_upload/55719/55719tbl2.jpg" /> Tablo 2: Harekete bağlı d örnekleriAta ( yani, her katılımcının hareket hızı ve yürüme konumu), veri yönetimi programından ihraç edilir. Hareketle ilgili veriler, katılımcılar 0.100 m / s&#39;den daha yüksek hızda hareket ettiklerinde seçilirler. Bu seçim, katılımcılar durduğunda gerçekleşen tüm verileri süzer. Her katılımcının hareketle ilgili tüm verileri SPSS veya diğer istatistiksel programlara aktarmadan önce bir sıra halinde organize edilmelidir. Verilen bu veriler, veri yönetimi programının dışa aktarma klasöründeki &quot;Sayısal veriler&quot; adlı bir dosyaya depolanır. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719tbl2large.jpg" target="_blank">Bu tablonun daha büyük bir sürümünü görmek için lütfen tıklayınız.</a> <img alt="Tablo 3" src="/files/ftp_upload/55719/55719tbl3.jpg" /> Tablo 3: Veri yönetiminden dışa aktarılan (alışveriş süresi sütununda gösterilen) hareket süresi örnekleriprogramı. Hareket süresi, katılımcıların hareket etmedikleri süreyi (hız &lt;0.100 m / sn) filtreleyen davranışsal veri tablosundan alınır. Bu süre, toplam alışveriş süresinden daha kısadır. Dışa aktarılan veriler, veri yönetimi programının dışa aktarma klasöründeki &quot;Davranışsal veriler&quot; adlı bir dosyaya depolanır. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719tbl3large.jpg" target="_blank">Bu tablonun daha büyük bir sürümünü görmek için lütfen tıklayınız.</a> Veriler dışa aktarıldığında, raf uzunluğu ve raf yönlendirmesinin mağazadaki alışveriş davranışına etkilerini analiz etmek için tek değişkenli ANOVA uygulandı. Mağaza düzeninin etkileri çubuk grafikler ve tablolar gibi çeşitli formlarda sunulabilir. Şekil 8 , incelenen toplam ürün sayısını ve satın alınan toplam ürün sayısını göstermektedir.Farklı mağaza düzenlerine sahip süpermarketler. Sanal mağazadan elde edilen sonuçlar, mağaza düzeni özelliklerinin, özellikle raf uzunluğunun ve raf yönlendirmesinin etkileşiminin, incelenen ürün sayısını etkilediğini doğruladı ( F (1,237) = 4.66, p &lt;.05, η p ² = .02) ve Satın alınan ürün sayısı ( F (1,237) = 3.47, p = .06, η p ² = .01). Bulgular raflar paralel olarak yerleştirildiği zaman, raf uzunluğu incelenen ürün sayısını (kısa M kısa ± SD = 16.12 ± 5.37, E uzun ortalama ± SD uzun = 17.12 ± 5.99, F (1,237) = etkilemediğini gösterdi 0.81, p = .37, η p ² = .00) veya satın alınan ürün sayısı ( M kısa ± SD kısa = 12.00 ± 2.77, M uzun ± SD </Em&gt; uzun = 12.22 ± 2.37, F (1.237) = 0.24, p = .63, η p ² = .00). Buna karşılık, rafların yönlendirme benzersiz olduğu zaman, daha kısa raf uzunlukları incelenen daha yüksek sayıda ürün uyardı ( M kısa ± SD kısa = 17.62 ± 6.48, M uzun ± SD uzun = 15.23 ± 6.45, F (1.237) = 4.65, p &lt;.05, η p ² = .02) ve daha uzun raf uzunluğu daha satın alındı (kısa M kısa ± SD = 12.30 ± 2.15, E uzun ± SD uzun = 11.35 ± 2.37, F (1,237) = 4,61, p &lt;.05 , Η p ² = .02). <img alt="Şekil 8" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig8.jpg" /> Şekil 8 : Toplam kullanıcı sayısıIncelenen ürünler (solda) ve farklı mağaza düzenine (kısa veya uzun raflara paralel veya benzeri olmayan bir oryantasyonda yerleştirilmiş) sahip bir süpermarkette satın alınan toplam ürün sayısı (sağda). İncelenen toplam ürün sayısı (paketler veya öğeler) katılımcılar bir ürüne her tıkladığında arttı. Bu numara, satın alınan sepetteki ürünlerin sayısının kaydedildiği toplam satın alınan ürün sayısından (paket veya öğe) farklıdır. Katılımcıların seçilen herhangi bir ürünü iade etmesine izin verildi. P &lt;0.10 + , p &lt;0.05 * , p &lt;0.01 ** , p &lt;0.001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig8large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük sürümünü görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> Ürünün seçim davranışlarına ek olarak, sanal mağaza ayrıca zaman ve hareket-rel<html> Alışveriş zamanı ve yürüme mesafesi gibi alışılmış davranışlar. Şekil 9 ve Şekil 10 sırasıyla raf özelliklerinin katılımcıların alışveriş zamanı ve yürüme mesafelerine etkilerini göstermektedir. <img alt="Şekil 9" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig9.jpg" /> Şekil 9 : Katılımcıların farklı raf uzunlukları ve raf yönlendirmeleriyle süpermarkette harcanan toplam alışveriş zamanı (leri). Toplam alışveriş zamanı, katılımcıların mağazaya girme ve mağazadan çıkma arasında geçen süreyi hesaplar. Veri yönetimi programı, araştırmacıların katılımcıların belirli bir bölgede geçirdiği süreyi filtrelemesine olanak tanır. P &lt;0.10 + , p &lt;0.05 * , p &lt;0.01 ** , p &lt;0.001 ***Target = &quot;_ blank&quot;&gt; Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız. <img alt="Şekil 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig10.jpg" /> Şekil 10 : Farklı raf uzunlukları ve raf yönelimleri olan süpermarket içindeki katılımcıların yürüme mesafesi. Yürüme mesafesi, hareketli zaman (lar) ı ortalama alışveriş hızıyla (m / s) çarpılarak belirlenmiştir. Hareket zamanı, katılımcı hareketi sırasında münhasıran kaydedildiğinden, yürüme mesafesini hesaplamak için kullanılan hareketsiz sürenin toplam alışveriş süresinden farklıdır. Aksine, toplam alışveriş zamanı, hareketi ve ürünleri inceleyip seçen harcanan süreyi hesaplar. Böylece, toplam hareket süresi ancak katılımcıların 0.100 m / s&#39;den daha hızlı hareket ettiği zamanı seçerek sağlanabilir. P &lt;0.10 + , p &lt;0.05 * , p &lt;0.01 ** </suP&gt;, p &lt;0.001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig10large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük sürümünü görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> Raf özelliklerinin etkilerine ek olarak, mevcut araştırma mağaza içi alışveriş davranışlarındaki etkilerini anlamak için alışveriş motivasyonları üzerinde durmaktadır. Sonuçlar alışveriş motivasyonlarının mağazadaki davranışsal değişkenler üzerindeki önemli ana etkilerini ortaya koymaktadır. Bir hedonik motivasyon ile tüketiciler (yani tıklandığında) (hedonik M hedonik ± SD = 17.97 ± 6.93) için aranan ve faydalı bir motivasyon (ürün incelenmiş olan tüketicilere kıyasla daha fazla ürün (= 12.25 ± 2.42 hedonik M hedonik ± SD) satın M Faydacı ± SD faydacı = 15.10 ± 4.82, satın alınan ürünler: M </eM&gt; yararlanıcı ± SD faydacı = 11.69 ± 2.43, bakınız Şekil 11). Ayrıca daha fazla vakit geçirdi ( M hedonik ± SD hedonik = 607.18 ± 205.07 s, M faydacı ± SD faydacı = 480.94 ± 134.25 s, bkz. Şekil 12) ve daha uzun mesafelere doğru yürüdüler ( M hedonik ± SD hedonik = 89.87 ± 31.15 m, M faydacı ± SD faydacı = 80.73 ± 34.08 m, bkz. Şekil 13). Alışveriş motivasyonunun ve mağaza raf özelliklerinin etkileşim etkisi anlamlı değildi. <img alt="Şekil 12" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig12.jpg" /> Şekil 11 : İncelenen toplam ürün sayısı (solda) ve faydacı ve hekimle katılımcılar tarafından satın alınan toplam ürün sayısı (sağda)Donik alışveriş motivasyonu. İncelenen ve satın alınan ürün sayısı, tüm mağaza düzenlerinde sunulmaktadır. Katılımcılar alışveriş görevinden önce ya faydacı veya hedonik alışveriş motivasyonu altında dükkanlara atandı. Alışveriş motivasyonu, bir motivasyon manipülasyonu görevi ve alışveriş durumu tarafından manipüle edildi. P &lt;0.10+, p &lt;0.05 *, p &lt;0.01 **, p &lt;0.001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig12large.jpg" target="_blank">Bu şekli daha geniş bir sürümünü görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 13" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig13.jpg" /> Şekil 12 : Süpermarketlerde faydacı veya hedonik alışveriş motivasyonu olan katılımcılar tarafından toplam alışveriş zamanı / zamanı. Toplam alışveriş zamanı, farklı alışveriş motivasyonlarına sahip katılımcıların harcadığı süre boyunca hesaplanır.Sanal süpermarkette tüm mağaza düzenleri arasında. P &lt;0.10+, p &lt;0.05 *, p &lt;0.01 **, p &lt;0.001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig13large.jpg" target="_blank">Bu şekli daha geniş bir sürümünü görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 14" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/55719/55719fig14.jpg" /> Şekil 13 : Katılımcıların faydacı ve hedonik alışveriş motivasyonuyla olan mesafeleri yürüdü. Bu şekil, tüm mağaza düzenleri arasındaki ortalama yürüme mesafesini göstermektedir. P &lt;0.10+, p &lt;0.05 *, p &lt;0.01 **, p &lt;0.001 *** <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/55719/55719fig14large.jpg" target="_blank">Bu şekli daha geniş bir sürümünü görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior at JoVE.com

Tüketicinin Mağaza İçi Davranışını Araştırmak İçin Sanal Mağazayı Araştırma Aracı Olarak Kullanmak | Video

Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior

Bu yazıda, mağazadaki tüketici davranışlarını araştırmak için sanal alışveriş ortamları yaratmak için bir masaüstü sanal mağazasının kullanımı açıklanmaktadır. Denemeler oluşturmak ve çalıştırmak için kullanılan protokolün bir açıklaması, mağaza yerleşim düzenine ilişkin bir deneyden alınan örnek sonuçlar ve sanal mağaza deneyleri yapılırken önemli hususlar sunulmaktadır.

Sanal Mağazayı Tüketici Mağazada Davranışını Araştırmak İçin Bir Araştırma Aracı Olarak Kullanma

People&#39;s responses to products and/or choice environments are crucial to understanding in-store consumer behaviors. Currently, there are various ...

using-virtual-store-as-research-tool-to-investigate-consumer-store

Nanyang Technological University

Education

Research

JoVE Core

JoVE Journal

Statistics

Biology

Behavior

Ecology

Unit 1

Understanding Statistics

SCIENTISTS IN ACTION

11.3K Görüntüleme.  Wageningen University and Research.  Bu yazıda, mağazadaki tüketici davranışlarını araştırmak için sanal alışveriş ortamları yaratmak için bir masaüstü sanal mağazasının kullanımı açıklanmaktadır. Denemeler oluşturmak ve çalıştırmak için kullanılan protokolün bir açıklaması, mağaza yerleşim düzenine ilişkin bir deneyden alınan örnek sonuçlar ve sanal mağaza deneyleri yapılırken önemli hususlar sunulmaktadır. 

Video: Using a Virtual Store As a Research Tool to Investigate Consumer In-store Behavior

A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and spatial cognition. With a local area network and dedicated software platform, experimenters can efficiently monitor the behavior of the participants that are simultaneously immersed in a desktop virtual environment and digitalize the collected data. These capabilities allow for experimental designs in spatial cognition and navigation research that would be difficult (if not impossible) to conduct in the real world. Possible experimental variations include stress during an evacuation, cooperative and competitive search tasks, and other contextual factors that may influence emergent crowd behavior. However, such a laboratory requires maintenance and strict protocols for data collection in a controlled setting. While the external validity of laboratory studies with human participants is sometimes questioned, a number of recent papers suggest that the correspondence between real and virtual environments may be sufficient for studying social behavior in terms of trajectories, hesitations, and spatial decisions. In this article, we describe a method for conducting experiments on decision-making and navigation with up to 36 participants in a networked desktop virtual reality setup (i.e., the Decision Science Laboratory or DeSciL). This experiment protocol can be adapted and applied by other researchers in order to set up a networked desktop virtual reality laboratory.

This paper describes a method for conducting multi-user experiments on decision-making and navigation using a networked computer laboratory.

Bir ağa bağlı Masaüstü sanal gerçeklik kurulum karar bilim ve birden fazla katılımcı ile gezinti deneyler için

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

Davranış

Spotlighting Customers' Visual Attention at the Stock, Shelf and Store Levels with the 3S Model

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new conceptualization of this search process, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We refer to this conceptualization as the 3S Model and illustrate its usefulness through three eye-tracking studies, one from each level of analysis. Our experimental examples, which range from manipulating certain stimuli on a single product (e.g., the placement of textual and pictorial packaging elements) to manipulating the entire shopping trip for customers during their stay in a store (e.g., through more or less specific shopping tasks), highlight the broad applicability of this alternative approach for understanding customers&#8217; in-store search behavior. Thus, our model can be seen as a helpful tool for researchers interested in how to conduct experimental eye-tracking studies that shed light on the perceptual processes preceding product choices and purchase decisions. The 3S Model is equally suitable in controlled lab conditions and under ecologically valid settings in the real retail environment. Furthermore, it can be used from the micro level, with a focus on the meaningful metrics on a particular product, through the intermediate level, with the emphasis on the area surrounding products in shelves and other in-store spaces, all the way to the macro level, examining customers&#8217; navigational paths throughout a store as a function of their shopping tasks, cognitive capacity, or ability to acquire in-store information.

This article presents a new conceptualization of the in-store search process, the 3S Model, which captures customers&#8217; visual attention at three distinct levels of analysis: Stock, Shelf, and Store. We illustrate the usefulness of our conceptualization through three eye-tracking studies, one from each level of analysis in the 3S Model.

Spot aydınlatma müşterileri, 3S modeli ile stok, raf ve mağaza seviyelerinde görsel dikkat

Several models of the in-store search process exist in the fields of retailing, marketing, and consumer-based research. The present article presents a new ...

Methods for Presenting Real-world Objects Under Controlled Laboratory Conditions

Our knowledge of human object vision is based almost exclusively on studies in which the stimuli are presented in the form of computerized two-dimensional (2-D) images. In everyday life, however, humans interact predominantly with real-world solid objects, not images. Currently, we know very little about whether images of objects trigger similar behavioral or neural processes as do real-world exemplars. Here, we present methods for bringing the real-world into the laboratory. We detail methods for presenting rich, ecologically-valid real-world stimuli under tightly-controlled viewing conditions. We describe how to match closely the visual appearance of real objects and their images, as well as novel apparatus and protocols that can be used to present real objects and computerized images on successively interleaved trials. We use a decision-making paradigm as a case example in which we compare willingness-to-pay (WTP) for real snack foods versus 2-D images of the same items. We show that WTP increases by 6.6% for food items displayed as real objects versus high-resolution 2-D colored&#160;images of the same foods -suggesting that real foods are perceived as being more valuable than their images. Although presenting real object stimuli under controlled conditions presents several practical challenges for the experimenter, this approach will fundamentally expand our understanding of the cognitive and neural processes that underlie naturalistic vision.

We describe methods for presenting real-world objects and matched images of the same objects under tightly-controlled experimental conditions. The methods are described in the context of a decision-making task, but the same real-world approach can be extended to other cognitive domains such as perception, attention, and memory.

Kontrollü laboratuar koşullarında gerçek dünya objeleri sunma yöntemleri

Our knowledge of human object vision is based almost exclusively on studies in which the stimuli are presented in the form of computerized two-dimensional ...

Applying an eMASS Customization Program as a Research Tool to Evaluate Consumer Benefits

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization through marketing technology. The purpose of this study is to examine how to conduct consumer research using an online survey and analysis of data. This study examines consumers&#39;&#160;perceived benefits while customizing a product as well as emotional product attachment, attitudes toward a customization program, and loyalty intentions in the context of online retailing. In addition, this study investigates how consumer responses are different based on individual characteristics such as fashion innovativeness. An online survey company in South Korea recruited 290 female apparel shoppers who purchased apparel online. To enhance external validity, this study used an existing retail website with a well-established mass customization program. After completing the customization program, participants complete the online questionnaire. Structural equation modeling (SEM) and latent mean analyses (LMAs) are then performed for analyses. This study stresses the importance of testing measurement invariance for mean comparisons. Before the SEM and LMA, this study follows the hierarchy of invariance tests (configural invariance test, metric invariance test, and scalar invariance test), which are not considered by traditional approaches such as ANOVA. These statistical analyses provide applicability of the invariance test procedures and LMA to consumer behaviors. The conclusions of mean differences have integrity and validity because they are guided by a sophisticated statistical procedure to ensure measurement invariance.

Presented here is a protocol to examine consumer responses toward mass customization in the context of online retailing. The protocol details the online survey procedure and how to analyze data using structural equation modeling and group differences using latent mean analyses.

Tüketici Faydalarını Değerlendirmek Için Araştırma Aracı Olarak EMASS Özelleştirme Programı Uygulamak

As many scholars and practitioners study personalization and relationship marketing, it is important to provide personalization such as mass customization ...

Measuring Light-Switching Behavior Using an Occupancy and Light Data Logger

Due to discrepancies between self-reported and observed pro-environmental behavior, researchers suggest the use of more direct measures of behavior. Although direct behavioral observation may increase the external validity and generalizability of a study, it may be time-consuming and be subject to experimenter or observer bias. To address these issues, the use of data loggers as an alternative to natural observation can allow researchers to conduct broad studies without interrupting the participants&#39; naturally occurring behaviors. This article describes one of such tools&#8212;the occupancy and light data logger&#8212;with its technical description, deployment protocol, and information about its possible applications in psychological experiments. The results of testing the reliability of the logger in comparison to human observation is provided alongside an example of the gathered data during a 15-day measurement in public restroom (N = 1,148) that includes: 1) room occupancy changes; 2) indoor light changes; and 3) room occupancy time.

This article describes a procedure for using and deploying an occupancy and light data logger which allows collecting data about light-switching behavior of participants in field settings.

Doluluk ve Işık Veri Kaydedici kullanarak Işık Anahtarlama Davranışının Ölçülmesi

Due to discrepancies between self-reported and observed pro-environmental behavior, researchers suggest the use of more direct measures of behavior. ...

Measuring Engagement of Spectators of Social Digital Games

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of participants with motion tracking systems. In the context of games that are not confined within a screen, measuring the different dimensions of engagement such as physiological arousal can be challenging. The focus of the study is made on the spectators of the game and the differences in their engagement according to interactivity. Engagement is measured with physiological and self-reported arousal, as well as an engagement questionnaire at the end of the experiment. Physiological arousal is measured with electrodermal activity (EDA) sensors that record the data on a portable device (EDA box). Portability was essential because of the nature of the game, which is akin to a life-size pong and includes many participants that move. To have an overview of the events of the game, three cameras are used to film three angles of the playing field. To synchronize the EDA data with events happening in the game, boxes with digital numbers are used and put in the frames of cameras. Signals are sent from a sync box simultaneously to the EDA boxes and to light boxes. The light boxes show the synchronization numbers to the cameras, and the same numbers are also logged on the EDA data file. That way, it is possible to record EDA of many people that move freely in a large space and synchronize this data with events in the game. In our particular study, we were able to assess the differences in arousal for the different conditions of interactivity. One of the limitations of this method is that the signals cannot be sent farther than 20 meters away. This method is, therefore, appropriate for recording physiological data in games with an unlimited number of players but is restricted to a limited space.

We propose a methodology that enables measuring engagement of spectators in a social digital game combining physiological and self-reported data. As this digital game involves a group of freely moving people, the experience is filmed using a synchronizing technique that links physiological data with events in the game.

Sosyal Dijital Oyunların İzleyicilerinin Katılımını Ölçme

The goal of this methodology is to assess explicit and implicit measures of engagement of spectators during social digital games in a group of ...

Usability Evaluation of Augmented Reality: A Neuro-Information-Systems Study

This study introduces an experimental paradigm for a usability test of emerging technologies in a management information system (MIS). The usability test included both subjective and objective evaluations. For the subjective evaluation, a usability questionnaire and a NASA-TLX scale were adopted. For the objective evaluation, methods of Neuro-Information-Systems (NeuroIS) were used. From a NeuroIS perspective, this study used mobile fNIRS and eye tracking glasses for multimodal measurements, which solved the problem of ecological validity of cognitive neuroscience tools used in real-world behavior experiments. This study used Augmented Reality (AR) integrated into the Internet of Things (IoT) as an experimental object. Comparing the differences in the neuroimaging data, the physiological data, the usability questionnaire, and the NASA-TLX scale data between the two information-search modes (AR versus a website), information search with AR had a higher efficiency and a lower cognitive load compared with information search with a website during the process of consumption decision-making. The usability experiment results demonstrate that AR, as an emerging technology in retail, can effectively enhance consumer experiences and increase their purchase intention. The experimental paradigm, combining both subjective and objective evaluations in this study, could be applied to a usability test for emerging technologies, such as augmented reality, virtual reality, artificial intelligence, wearable technology, robotics, and big data. It provides a practical experimental solution for the user experience in human-computer-interactions with the adoption of emerging technologies.

This study presents an experimental paradigm for&#160;a&#160;usability test combining subjective and objective evaluations. The objective evaluation adopted Neuro-Information-Systems (NeuroIS) methods, and the subjective evaluation adopted a usability questionnaire and a NASA-Task Load Index (NASA-TLX) scale.

Artırılmış Gerçekliğin Kullanılabilirlik Değerlendirmesi: Bir Nöro-Bilgi-Sistemleri Çalışması

This study introduces an experimental paradigm for a usability test of emerging technologies in a management information system (MIS). The usability test ...

The Immersive Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping Platform for the Assessment of Instrumental Activities of Daily Living

A decline in the performance of instrumental activities of daily living (IADLs) has been proposed as a prodromal marker of neurological disease. Existing clinical and performance-based IADL assessments are not feasible for integration into clinical medicine. Virtual reality (VR) is a powerful yet underutilized tool that could advance the diagnosis and treatment of neurological disease. An impediment to the adoption and scaling of VR in clinical neurology is VR-related sickness resulting from sensory inconsistencies between the visual and vestibular systems (i.e., locomotion problem).
The Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping (CC-VRS) platform attempts to solve the locomotion problem by coupling an omnidirectional treadmill with high-resolution VR content, enabling the user to physically navigate a virtual grocery store to simulate shopping. The CC-VRS consists of Basic and Complex shopping experiences; both require walking 150 m and retrieving five items. The Complex experience has additional scenarios that increase the cognitive and motor demands of the task to better represent the continuum of activities associated with real-world shopping. The CC-VRS platform provides objective and quantitative biomechanical and cognitive outcomes related to the user&#39;s IADL performance. Initial data indicate that the CC-VRS results in minimal VR-sickness and is feasible and tolerable for older adults and patients with Parkinson&#39;s disease (PD). The considerations underlying the development, design, and hardware and software technology are reviewed, and initial models of integration into primary care and neurology are provided.

Virtual reality (VR) is a powerful yet underutilized approach to advance the diagnosis and treatment of neurological disease. The Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping platform combines state-of-the-art VR content with an omnidirectional treadmill to quantify instrumental activities of daily living-a proposed prodromal marker of neurological disease.

Günlük Yaşamın Enstrümantal Aktivitelerinin Değerlendirilmesi için Sürükleyici Cleveland Clinic Sanal Gerçeklik Alışveriş Platformu

A decline in the performance of instrumental activities of daily living (IADLs) has been proposed as a prodromal marker of neurological disease. Existing ...

Mühendislik

Electroencephalographic, Heart Rate, and Galvanic Skin Response Assessment for an Advertising Perception Study: Application to Antismoking Public Service Announcements

The evaluation of advertising, products, and packaging is traditionally performed through methods based on self-reports and focus groups, but these approaches often appear poorly accurate in scientific terms. Neuroscience is increasingly applied to the investigation of the neurophysiological bases of the perception of and reaction to commercial stimuli to support traditional marketing methods. In this context, a particular sector or marketing is represented by public service announcements (PSAs). The objective of this protocol is to apply electroencephalography (EEG) and autonomic signal analysis to study responses to selected antismoking PSAs. Two EEG indices were employed: the frontal alpha band EEG asymmetry (the Approach Withdrawal (AW) index) and the frontal theta (effort index). Furthermore, the autonomic Emotional Index (EI) was calculated, as derived from the Galvanic Skin Response (GSR) and Heart Rate (HR) signals. The present protocol describes a series of operational and computational steps required to properly estimate, through the aforementioned indices, the emotional and cerebral reaction of a group of subjects towards a selected number of antismoking PSAs. In particular, a campaign characterized by a symbolic communication style (classified as "awarded" on the basis of the prizes received by specialized committees) obtained the highest approach values, as estimated by the AW index. A spot and an image belonging to the same PSA campaign based on the "fear arousing appeal" and with a narrative/experiential communication style (classified as "effective" on the basis of the economical/health-related improvements promoted) reported the lowest and highest effort values, respectively. This is probably due to the complexity of the storytelling (spot) and to the immediateness of the image (a lady who underwent a tracheotomy). Finally, the same "effective" campaign showed the highest EI values, possibly because of the empathy induced by the testimonial and the explicitness of the message.

The following protocol describes a series of operational and computational steps required to properly estimate the emotional and cerebral reaction of a group of subjects towards a selected number of Public Service Announcements (PSAs) against smoking, aired in the USA and Europe during the period between 1998 and 2015.

Electroencephalographic, kalp hızı ve galvanik deri tepkisini değerlendirmesi için bir reklam algı çalışma: Sigara karşıtı kamu hizmet duyuruları uygulamaya

The evaluation of advertising, products, and packaging is traditionally performed through methods based on self-reports and focus groups, but these ...

Nörobilim

Buying Behavior

Assael&#39;s Consumer Buying Behavior model, by Henry Assael, categorizes consumer buying behavior into four types based on involvement and brand/product differences.
The four types of buying behavior are:
Complex Buying Behavior: This behavior occurs when there is a significant difference between brands. Consumers extensively research, compare brands, and evaluate product attributes before purchasing. Examples include buying a new car, a house, or other high-value products.
Dissonance-Reducing Buying Behavior: Consumers are highly involved, but brands have little perceived difference. Post-purchase, consumers may question their decision, seeking reassurance or additional information to alleviate doubts. Examples include electronic gadgets.
Habitual Buying Behavior: Consumers have low involvement and low perceived brand/product differentiation. Consumers often exhibit brand loyalty or habitual purchasing based on habit, convenience, or routine. Household items, groceries, or personal care products often fall into this category.
Variety-Seeking Buying Behavior: Low involvement and significant brand/product differences characterize this behavior. Consumers are not brand loyal and may seek variety for change or experimentation. Common in snack, fashion accessories, and entertainment product purchases.
Understanding buying behavior guides marketers in tailoring strategies. For complex buying, detailed information and brand differentiation are emphasized, while habitual buying emphasizes brand loyalty and convenience.